11.05.2021

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und arbeitet am Standort Wien für den internationalen IT-Dienstleister Nagarro. Im Brutkasten-Talk erläutert der Experte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.
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Die erwarteten Wachstumszahlen in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) sind beachtlich: Bis 2027 soll der globale Markt für künstliche Intelligenz mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von rund 43 Prozent wachsen und im Jahr 2027 einen Wert von 733,6 Milliarden Euro betragen.

Die größten Branchengewinne werden im Einzelhandel, bei Finanzdienstleistungen und im Gesundheitswesen zu verzeichnen sein, da KI die Produktivität, die Produktqualität und den Konsum steigert.

Dennoch gibt es in der Gesellschaft und Wirtschaft noch immer Vorbehalte und falsche Erwartungen gegenüber der KI – angefangen von Datenschutz bis hin zum vermeintlichen Wegfall von Arbeitsplätzen.

Künstliche Intelligenz ist kein Mysterium mehr

Künstliche Intelligenz und Machine Learning müssen allerdings kein Mysterium sein. Bereits seit mehrere Jahren beschäftigt sich der internationale IT- und Software-Dienstleister Nagarro nicht nur in konkreten Kundenprojekten mit KI, sondern auch mit den Erwartungshalten, die in der Gesellschaft und Wirtschaft vorherrschen.

Bis lang hat Nagarro 100 KI bezogene Projekte realisiert. Das Trendthema ist mittlerweile ein eigener Kompetenz-Bereich und Teil des Portfolios geworden. Mehr als 500 Daten-Spezialisten sind für die KI-Projekte global verfügbar. Zudem beschäftigen sich rund 100 Data Scientists intensiv mit Gestaltungs- und Orchestrierungsfragen. Mit Jan Nössner war einer von ihnen am Montag zu Gast im Brutkasten-Talk und erläuterte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.

Über den Experten:
Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und absolvierte seinen PhD in Computer Science. Nössner sammelte in Australien mehrere Jahre Erfahrung in führenden IT-Unternehmen, die sich unter anderem auf Software-Entwicklung für Bergbau-Minen spezialisierten. 2020 fasste Nössner den Entschluss mit seinem gesammelten Wissen zurück nach Europa zu kommen, um am Standort Wien für den internationalen Software- und IT-Dienstleister Nagarro zu arbeiten. In seiner Arbeit für Nagarro beschäftigte er sich beispielsweise mit Fragestellungen, wie KI & Machine Learning im Bereich Software-Testing eingesetzt werden können.

1. Mythos: KI ersetzt den Menschen

Wichtige Einsatzgebiete für Machine Learning sieht Nagarro überall dort, wo automatisierte KI-Lösungen den Mitarbeitern langweilige und ständig wiederkehrende Aufgaben abnehmen können, sodass ihnen mehr Zeit für spannendere Themen bleibt. Auf diese Weise führt die KI zu einer Veränderung der Jobs, übernimmt frustrierende und fehleranfällige Tätigkeiten, erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit und somit indirekt auch die Kundenzufriedenheit. Im Unternehmen entstehen mit der KI gleichzeitig neue Wege für Wissensmanagement, im Kundenservice und in der Prognose. „Die KI wird, soll und kann den Menschen nicht ersetzen, sondern uns dafür Zeit geben, worauf wir wirklich Spaß haben“, so Jan Nössner im Talk.

2. Mythos: KI Systeme speichern alle unsere Daten 

Tatsächlich speichern Machine Learning Modelle keine exakten persönlichen Daten bzw. nicht in einer Form, die missbräuchlich verwendbar ist. Sobald ein KI-Modell angewandt wird, werden alle Daten gewissermaßen anonymisiert eingesetzt. 

Zum Beispiel: Speichert das KI-System ein Bild einer Person, so ist dieses in dem Maße abstrahiert das einzelne Charakteristika zwar gespeichert werden, aber im gesamten ein abstrahiertes Bild ergeben.  Würde das Modell das Bild im Original nutzen, wären die Einzelinformationen zu spezifisch, also „overfitted“, d.h. das Modell könnte keine generellen Aussagen ableiten. 

Zugriff auf die bereitgestellten persönlichen Daten haben lediglich die Experten, welche das KI-Modell trainieren, somit ist ein vertraulicher Umgang mit den Daten sichergestellt. Bei Bedarf greift Nagarro auch auf Partnerlösungen zu, welche z.B. Video-Daten anonymisieren.

3. Mythos: Für KI-Lösungen brauchen wir bessere Daten? Falsch!

Viele Unternehmen denken, sie könnten keine KI-Lösungen einsetzen, weil die Datenlage nicht ausreichen würde. Nagarros KI-Experte Nössner widerspricht: Ausnahmslos jedes Unternehmen hat zahlreiche Daten und meist sind diese Daten erstaunlich gut zu nutzen. Für KI- Lösungen ist irrelevant, ob Daten aus einfachen Listen, oder aus einem aufwändigen Data Lake stammen. 

Die Vorteile von KI und Machine Learning kompakt zusammengefasst:

Schnelle Reaktionszeit: Häufig lassen sich ständig wiederkehrende Prozesse von der Maschine mindestens um Faktor 10 schneller ausführen.

Automatisierung von Prozessen: Eine wertvolle Hilfe für den intelligenten Kundenkontakt! KI kann schnelle Lösungen für Standardfälle oder auch persönliche Intervention in komplexen Fällen einleiten.

Verhalten analysieren: Nagarro setzt etwa für Chatbots Sentiment Analysen ein. Aus der natürlichen Sprache der Kunde erkennt das System, ob Personen verärgert oder unzufrieden reagieren. Der Bot fragt dann proaktiv, ob er die Kunden mit einem Servicemitarbeiter verbinden soll. So wird etwaiger Unzufriedenheit bereits sehr früh entgegengewirkt.

Verbessern der Machine Learning Modelle: Mitarbeiter interagieren laufend mit der KI, bestätigen z.B. vorgeschlagene Vorgangsweisen, oder korrigieren sie. Jeglicher Input fließt in das System ein und steht dem Nächsten durch kontinuierliches Lernen verbessert zur Verfügung.  

Kumulierte Wissensbasen: Speziell im Service Bereich ist es oft notwendig, Informationen aus verschiedensten Fachbereichen zu extrahieren und in einer Knowledge Base zusammenzufassen. Nagarro kombiniert hierfür AI Techniken mit intelligenten Datenstrukturen, wie Ontologien oder Graph Datenbanken.

Auswertungen: Nagarros Accelerator hat standardmäßig innovative, interaktive Dashboards integriert, welche die Performance kontinuierlich messen. Mögliche Auswertungen aus KI Tools sind: Zeitersparnis, Häufigkeiten von Anfragen nach Kategorien, Erfolgsraten, Felder für Verbesserungen, Qualitätsanalysen.
(c) Nagarro

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„Walter“ kann Ziegel mit einem Gewicht von bis zu 52 kg heben © PORR/Jan Hrdý

Der Bauriese Porr testet auf einer Baustelle in Tschechien, wie weit sich das Mauern automatisieren lässt. Beim Wohnbauprojekt Kladno Living, rund 25 Kilometer westlich von Prag, setzt ein Roboter mit der Bezeichnung WLTR, intern „Walter“ genannt, tragende Wände und Wohnungstrennwände aus plangeschliffenen Akustikziegeln. Das Projekt umfasst fünf Gebäude mit 371 Wohnungen samt Garagenplätzen.

Im Testbetrieb hat das Unternehmen die Maschine bereits seit 2025. Sie hebt Ziegel mit einem Gewicht von bis zu 52 Kilogramm und positioniert sie laut Aussendung millimetergenau auf Basis des digitalen Projektmodells. Zwei Personen bedienen den 2,5 Tonnen schweren Roboter, der auf eine Reichweite von 3,5 Metern kommt und mit 1,5 kW auskommt. Die angegebene Produktivität liegt bei 7,5 Quadratmetern pro Stunde, maximal sind zehn möglich.

Planung ab Tag eins

Entscheidend war aus Sicht des Konzerns, dass „Walter“ schon zu Projektstart eingeplant wurde. Robotik auf der Baustelle verlange eine enge Abstimmung zwischen Planung, Statik, Auftraggeber und Baustellenteam, dazu eine eigene Logistik und ausreichend Bewegungsfläche. Die aktuelle Gerätegeneration schafft nach Angaben des Unternehmens nicht nur lange gerade Wände, sondern auch Ecken und Wandöffnungen.

Der Roboter mauert auf der Baustelle des Projekts Kladno Living in Tschechien © PORR/Jan Hrdý

„Bauen ist und bleibt ein People Business. Unser Ziel ist es nicht, Menschen zu ersetzen, sondern unseren Mitarbeitenden Werkzeuge an die Hand zu geben, die ihnen die besonders schweren Arbeiten erleichtern“, sagt Porr-CEO Karl-Heinz Strauss. Der Roboter arbeite unter Aufsicht geschulter Fachkräfte, der größte Nutzen liege im Übernehmen der körperlich anspruchsvollsten Tätigkeiten.

Zentrale Robotik-Einheit

Koordiniert werden Automatisierungsprojekte gruppenweit über das Team Construction Automation & Robotics (CAR), das robotergestütztes Mauern neben BIM, digitalem Baumanagement und datenbasierten Lösungen verantwortet. Jeder Anwendungsfall entstehe aus einem konkreten Bedarf der Baustelle. Die Erfahrungen aus Kladno sollen in weitere Projekte einfließen, kündigt Dušan Čížek, Geschäftsführer von Porr Tschechien & Slowakei, an. Neu ist die Stoßrichtung nicht: Im brutkasten-Interview „Irgendwann wird der Kranfahrer eine IT-Fachkraft sein“ argumentierte Strauss bereits, dass Robotik das Berufsbild am Bau verschiebt, statt es abzuschaffen.

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